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实验心理学杂志：一般
大脑训练的基本原则是，可以通过完成计算机游戏来增强一般认知功能，这一概念既直观又具有吸引力。此外，有很大的动力来提高我们的认知能力，以至于它驱动了十亿美元的行业。但是，脑训练是否能真正产生这些预期的结果。这部分是因为文献充斥着使用不确定的标准来确定认知的可转移改进的研究，通常是使用小样本的单一训练和结果指标。为了克服这些局限性，我们进行了一项大规模的在线研究，以检查有关脑训练的实践和信念是否与更好的认知有关。我们招募了1000多名参与者的不同样本，他们使用各种脑训练计划已有5年了。使用多项测试评估认知，以衡量注意力，推理，工作记忆和计划。我们发现，即使对于最坚定的脑培训师，任何认知功能的衡量标准与目前是否正在“大脑训练”之间没有关联。脑训练的持续时间也与任何认知性能度量没有任何关系。无论参与者年龄如何，他们使用的大脑训练计划，或者他们是否希望大脑训练工作。我们的结果对“大脑训练”计划构成了重大挑战，该计划旨在改善一般人群中的一般认知功能。
自主机器人技术中的探索性实验
摘要关于实验方法的辩论，其作用，限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。，如果从一方面，诸如可重复性和重复性的经典实验原理，它是发展该研究领域良好实验实践的灵感，另一方面，一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中，为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由，这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳，我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式，在这种情况下，从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明，这一概念源于（并得到）对大量论文样本中报道的实验活动的分析，这些论文已在两个最大，最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
游戏体验的伦理 Hyrynsalmi Sami、Kimppa ...
我们撰写本章的动机是考虑游戏体验的道德方面。通常，关于游戏体验的文章通过建立理论模型或解决与游戏设计和开发相关的实际问题来探讨这一主题。我们特别关注的是手机游戏体验，以及当手机游戏开发商半公开地承认他们的目的是让玩家上瘾并支付比他们最初意识到的更多的钱时，它是否在道德上是可持续的（Kimppa 等人，2015 年）。有时，这些方法会引起立法者的注意，例如战利品箱的案例，战利品箱被视为一种赌博形式，因此应遵守相关法规。目前，最受欢迎的是因游戏 Fortnite（Epic Games，2017 年）而闻名的 Battle Pass 货币化模式。虽然从法律角度来看，它在大多数司法管辖区可能没有问题（战利品箱显然有问题），但人们可能会提出一个问题，即它和其他同类方法是否合乎道德，而在本章中，我们确实这样做了。
探索威尔逊维尔旅游发展战略 2025-2035
旅行和旅游业在社区和经济发展中发挥着核心和强大的作用。旅行者选择访问人们喜欢居住的地方——提供高品质生活、繁荣机会、宜人的天气、美味的食物和美丽的风景的地方。换句话说，一个地方成为成功的旅游目的地的因素恰恰取决于使任何地方成为成功社区的体验。威尔逊维尔很幸运，因为它已经拥有构成强大、活跃和有吸引力的社区的许多要素。正如您将在以下页面中看到的那样，这项旅游发展战略旨在利用这些优势并以各种方式将其扩大，从而造福居民、吸引游客、对当地经济产生积极影响并提高小企业蓬勃发展的能力。威尔逊维尔旅游发展战略是有意增加威尔逊维尔旅行和旅游体验的指南。它提供了威尔逊维尔 2035 年目的地的愿景，以及帮助实现这一愿景的战略。它概述了建设景点、创造就业机会和增强资产以服务于愿景的战略。它提供了规划期内战略的分阶段实施，考虑到已在进行的行动、一些早期的重大胜利以及战略与现有城市公园和娱乐、艺术和文化以及市中心总体规划之间的依赖关系。它还确定了该地区的潜在合作伙伴组织，并为其近 40 项战略中的每一个战略制定了初始成本指标。最终，该计划为旅游业发展规划了一条协调、高效且适合威尔逊维尔独特条件的道路。该计划的最终目标是帮助巩固居民与威尔逊维尔的联系，并增进他们与选择访问该地的人们之间的联系。对来您社区的游客犹豫不决是一回事，这并不罕见；理解和接受游客的好处则是另一回事，而且要罕见得多。我们相信，这里提出的计划将帮助威尔逊维尔及其居民实现后者。Matthew Landkamer & Greg Netzer 下落
可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。
探索Der F 24的交叉反应性潜力，这是一种来自Dermatophagoides Farinae的细胞色素过敏原：一种生物信息学方法Explorando El Potenc
卡塔赫纳，卡塔赫纳，哥伦比亚，哥伦比亚。塞雷纳·德尔·马尔（Serena del Mar），卡塔赫纳（Cartagena），哥伦比亚。。研究仅用于侵害和毒理学家）。5天主教大学，哥伦比亚Mannizales。Cartagebia的大学公司RafaelNuñez说。。八月，属于人口。这项数据研究并解释了Poent过敏原。Methhods：我们对Crusstacanceans，Pordins，啮齿动物，啮齿动物，老板和老板进行了共同的修正。椭圆形，并在Siler中脱颖而出。consurf工具用于对同源物之间的保守区域进行识别。结果：在螨虫，昆虫，甲壳类动物和哺乳动物等各种过敏源中发现了DED F 24的十二个同源性，它们中的同源性为65％。预测了三个线性表位（15-19 GFRK，48-51 RRLP和75-80 flpkeqw）和不连续的表位（K105，K107，E108，E109，I112，N113），所有这些都保留在此处研究的UQCRB中。最后，根据Consurf分析，这项研究中预测的表位在UQCRB蛋白家族中高度保守。结论：发现两个DED F 24与各种同源过敏源（例如螨，昆虫和哺乳动物）之间的交叉反应性，这表明Der F 24是具有高交叉反应性潜力的过敏原。
AHNAK在肌萎缩性横向硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE26276（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE26276是使用Affymetrix人基因1.0 ST阵列技术生成的，N = 3对照骨骼肌和n = 3 ALS患者骨骼肌；使用了平台GPL6244。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的AHNAK表达是否显着差异。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
